[PhD] AI-accelerated SAXS tensor tomography by directional dark-field imaging

Funding: The project is funded for three years by the MIAI Cluster (Multidisciplinary Institute in Artificial Intelligence) Location: Grenoble Keywords: X-ray Dark-field Imaging, Small Angle X-ray Scattering, Computational X-rays, ImageReconstruction, Deep Learning Overview: This doctoral project aims to dramatically reduce the acquisition time and computational requirements of small-angle X-ray scattering…

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[PhD] Thèse en IA et traitement du signal pour l’estimation du rythme cardiaque fœtal

Compétences attendues : Le/la candidate recherché(e) sera issu(e) d’une formation en traitement du signal, mathématiques appliquées ou apprentissage automatique. Il/elle devra être intéressé(e) par les aspects théoriques et expérimentaux liés à l’application visée. Sujet de thèse : Dans le contexte du monitoring fœtal, le cardiotocogramme (CTG), basé sur une mesure…

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[PhD] LiDAR–Image Fusion for Accurate and Domain-Adaptive Multi-View Stereo Reconstruction using Transformer-based Architectures

Keywords Computer Vision, Photogrammetry, denes matching, multi view stereo, deep learning, multi-model Contexte Traditional 3D reconstruction methods based on stereo dense matching or Multi-View Stereo (MVS) reconstruction rely solely on photogrammetry and often fail in areas with low texture, specular surfaces, or complex geometries [6,8]. Meanwhile, LiDAR systems produce dense…

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[PhD] à l’Ecole Navale : Contrôle adaptatif d’un drone en conditions dégradées : Etude des solutions de méta-apprentissage par renforcement profond pour des scénarios d’appontage

Une campagne de recrutement d’un doctorant informatique (IA / robotique) est ouverte à l’Ecole Navale au sein de l’équipe de recherche sur les drones à l’IRENav (EA 3634, Lanvéoc-Poulmic, https://www.ecole-navale.fr). Le sujet porte sur l’intelligence artificielle appliquée à l’appontage autonome de drones en environnement maritime complexe. Lieu : Institut de…

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[PhD] Réseaux neuronaux ultra-basse précision pour la vision événementielle embarquée

Cette thèse vise à concevoir une nouvelle génération de réseaux de neurones binarisés ou fortement quantifiés pour le traitement de données issues de caméras à événements sur plateformes embarquées. Contrairement aux caméras conventionnelles, les caméras événementielles produisent des flux asynchrones et parcimonieux décrivant les variations locales de luminance, offrant une…

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[PhD] Geometric analysis of multitemporal PolInSAR images

Context PolInSAR (Polarimetric Interferometric SAR) combines polarimetry and radar interferometry for Earth observation [1]. This technique leverages the polarimetric sensitivity to scattering mechanisms and the interferometric sensitivity to the vertical structure of targets, enabling the estimation of forest height and biomass over large spatial areas [2, 3]. PolInSAR image processing…

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[PhD] Distributed multimodal learning for cooperative localization and classification of acoustic sources using mobile audio-visual platform networks

Supervisors: A. Macario Barros · F.-M. Ngoule Mboula Laboratoire Instrumentation Intelligente, Distribuée et Embarquée (LIIDE) · CEA Start: October 2026 · Deadline: May 18, 2026 Automatic detection, 3D localization and classification of acoustic events (falls, alarms, gunshots) in uncontrolled environments remains an open problem. Existing approaches rely on microphone arrays…

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[PhD] Decoding of error correcting codes for IoT or URLLC applications

Title: Decoding of error correcting codes for IoT or URLLC applications PhD supervisors: Karine AMIS (IMT Atlantique) – Emmanuel BOUTILLON (UBS) Research Laboratory: LabSTICC, CNRS UMR 6285 Context: The Internet of Things is ubiquitous in many fields, including healthcare, aviation, land, and maritime safety, and the environment. The short duration of…

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[PhD] Federated AI on a wireless smart camera network

With the proliferation of intelligent visual sensors, wireless camera networks are becoming a key research area for numerous applications, such as surveillance, object recognition and real-time scene analysis. However, optimizing data processing and transmission remains a major challenge due to bandwidth constraints, energy consumption and the limited computational capacity of…

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